Sviluppo agile di applicazioni di apprendimento profondo
Raccomandazione e sistemi di gestione aziendaleCasi pratici
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Questa monografia illustra lo sviluppo agile di applicazioni di deep learning, con particolare attenzione ai sistemi di raccomandazione. Presenta progetti in contesti diversi: playlist musicali personalizzate tramite l'analisi del sentiment del testo, una piattaforma di condivisione della conoscenza che utilizza reti neurali a grafo, la selezione automatizzata di specialisti IT con autoencoder a grafo e una piattaforma di scrittura creativa con raccomandazioni. Il lavoro enfatizza le tecniche moderne (NLP, GNN) e l'architettura a microservizi. Il lavoro evidenzia le metodologie agili, lo svilu...
Questa monografia illustra lo sviluppo agile di applicazioni di deep learning, con particolare attenzione ai sistemi di raccomandazione. Presenta progetti in contesti diversi: playlist musicali personalizzate tramite l'analisi del sentiment del testo, una piattaforma di condivisione della conoscenza che utilizza reti neurali a grafo, la selezione automatizzata di specialisti IT con autoencoder a grafo e una piattaforma di scrittura creativa con raccomandazioni. Il lavoro enfatizza le tecniche moderne (NLP, GNN) e l'architettura a microservizi. Il lavoro evidenzia le metodologie agili, lo sviluppo iterativo e l'analisi del business (ML Canvas). I casi pratici dimostrano il miglioramento dell'esperienza dell'utente, dell'efficienza aziendale e degli strumenti innovativi.
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